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基于GM-ANN模型的生态足迹时间序列预测分析——以甘肃省为例 被引量:7
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作者 赵煜 李文龙 +1 位作者 李自珍 马智慧 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第3期83-89,共7页
基于生态足迹、生态承载力及其变化时间动态特征的分析,应用灰色系统与神经网络理论与方法,组建了GM-ANN预测模型,以甘肃省为例进行了评价与预测分析.结果表明:1991-2009年期间,甘肃省的生态经济发展一直处于不可持续状态,人均生态足迹... 基于生态足迹、生态承载力及其变化时间动态特征的分析,应用灰色系统与神经网络理论与方法,组建了GM-ANN预测模型,以甘肃省为例进行了评价与预测分析.结果表明:1991-2009年期间,甘肃省的生态经济发展一直处于不可持续状态,人均生态足迹为1.517 hm^2/人,人均生态承载力为1.077 hm^2/人,人均生态冗余为-0.44hm^2/人.预测结果显示,到2015年和2020年,甘肃省人均生态足迹将分别达到2.503 hm^2/人和2.870 hm^2/人,而人均生态承载力将分别降至0.985 hm^2/人和0.930 hm^2/人,人均生态冗余则分别为-1.518hm^2/人和-1.940 hm^2/人.这说明未来该省生态经济仍处于不可持续状态,急需调整经济结构与消费模式,以降低其人均生态足迹和增加生态冗余值.另外,通过内插拟合能力检验分析证明,新建立的GM-ANN模型与常用的GM(1,1)模型相比,可使预测精度提高1.7%,在分析和预测不确定系统中有明显的优越性.因此,GM-ANN模型在研究生态足迹动态的过程中,有着较为广泛的应用前景. 展开更多
关键词 生态足迹 生态承载力 gm-ann模型 评价 预测 甘肃省
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基于GM-ANN模型的建筑物沉降量变化趋势预测方法 被引量:7
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作者 杨彪 李慧民 +1 位作者 孟海 裴兴旺 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期149-153,共5页
建筑物沉降观测结束之后,为降低和预防因地基不均匀沉降等因素造成的不安全事故发生率,准确预测建筑物沉降量变化趋势已引起相关科研单位的重视。首先,将人工神经网络数据分析与灰色GM(1,1)模型相结合,提出GM-ANN预测模型。然后,结合工... 建筑物沉降观测结束之后,为降低和预防因地基不均匀沉降等因素造成的不安全事故发生率,准确预测建筑物沉降量变化趋势已引起相关科研单位的重视。首先,将人工神经网络数据分析与灰色GM(1,1)模型相结合,提出GM-ANN预测模型。然后,结合工程实例验证模型对监测沉降危险点数据变化的准确性,形成Matlab拟合曲线和预测趋势图。最终,结果表明仅考虑时间因素,GM-ANN模型明显优于灰色GM(1,1)模型,可使预测精度提高将近三倍。因此,利用GM-ANN预测模型可以对建筑物安全性进行有效预测。 展开更多
关键词 建筑物 沉降观测 gm-ann模型 MATLAB仿真 安全预测
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